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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明提供了一种基于改进变邻域下降的多卡车多无人机任务分配方法，属于无人机任务分配技术领域，该方法包括构建多卡车多无人机协同包裹收取与派发问题的初始解；初始化当前最优解以及当前解，并初始化当前退火温度；判断当前退火温度是否大于等于终止温度，若是，则利用领域搜索策略得到新解，以重新生成卡车路径和无人机路径，否则，输出多卡车多无人机任务分配策略；针对新解被接受时，更新当前最优解；针对当前解已应用完所有的邻域结构时，进行降温处理，输出多卡车多无人机任务分配策略。本发明解决了多卡车协同多无人机包裹收取与派发的问题。

主权项：1.一种基于改进变邻域下降的多卡车多无人机任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建多卡车多无人机协同包裹收取与派发问题的初始解；所述S1包括以下步骤：S101、根据给定的n个待服务的客户点位置和卡车停靠点位置集合W，利用Prim聚类算法，得到聚类结果，n个待服务的客户点构成客户点集合C；S102、根据聚类结果，利用最小边际代价算法计算每辆卡车的路径，生成卡车路径集合；S103、根据聚类结果，利用节约里程算法生成无人机路径集合DR，完成对多卡车多无人机协同包裹收取与派发问题的初始解的构建；所述S103包括以下步骤：C1、根据聚类结果，利用下式，计算两两客户点的节约矩阵S，并将节约矩阵S按节约值降序排列： ； ；其中，S表示节约矩阵，表示节约矩阵S的总行数，和分别表示第r个客户点和第k个客户点，表示成本节约，表示卡车停靠点到客户点的欧式距离，表示卡车停靠点到客户点的欧式距离，表示客户点到客户点的欧式距离,表示客户点所被聚类到的卡车停靠点，表示客户点所被聚类到的卡车停靠点；C2、构建初始无人机路径集合；C3、判断当前节约矩阵S是否为空，若是，则计算无人机路径结束，输出无人机路径集合DR，否则，进入C4；C4、从节约矩阵S中移除第一行数据，并从初始无人机路径集合中寻找客户点和客户点一一对应的无人机路径和：C5、判断无人机路径和无人机路径是否可以融合，若是，则进入C6，否则，返回C3；C6、将无人机路径和无人机路径融合形成无人机路径R： ；其中，表示无人机路径中的有序顶点集合，表示无人机路径中的有序顶点集合,和分别表示无人机路径和的顶点总数；C7、检查融合形成的无人机路径R是否同时满足无人机最大飞行距离约束和载荷约束，若是，则进入C8，否则，返回C3；C8、根据检查结果，判断无人机路径R是否满足卡车无人机协同约束，若是，则进入C9，否则，返回C3，其中，卡车无人机协同约束包括卡车路径约束、无人机数量约束以及客户需求约束；C9、根据C8的判断结果，对无人机路径集合DR进行更新，并输出无人机路径集合DR，完成对多卡车多无人机协同包裹收取与派发问题的初始解的构建；S2、初始化当前最优解以及当前解，并初始化当前退火温度，其中，当前解为S1中构建的初始解；S3、判断当前退火温度是否大于等于终止温度，若是，则进入S4，否则，进入S7；S4、根据当前解，利用邻域搜索策略得到新解，以重新生成卡车路径和无人机路径；所述S4具体为：根据当前解，利用2-Exchange策略、删除-插入策略、起飞点或降落点修改策略以及迭代优化策略得到新解，重新生成卡车路径和无人机路径；所述根据当前解，利用2-Exchange策略得到新解，重新生成卡车路径和无人机路径，其具体为：当从卡车路径中选择的两个点均是卡车停靠点时，将两个点位置重新交换，并在卡车停靠点位置集合中利用Prim聚类算法为每个客户点选择卡车停靠点，并重新生成卡车路径和无人机路径；当从无人机路径中选择的两个点均是客户点时，判断该两个点位置交换是否不符合无人机的最大飞行路径约束，若是，则重新选择客户点，否则，利用下式交换两个客户点所被聚类到的卡车停靠点，并重新生成卡车路径和无人机路径： ；其中，，分别表示第i个客户点、第j个客户点被聚类到的卡车停靠点，表示聚类到卡车停靠点的客户点集合，表示聚类到卡车停靠点的客户点集合；根据当前解，利用删除-插入策略得到新解，重新生成卡车路径和无人机路径，其具体为：当从当前解中选择的点为当前卡车路径中的卡车停靠点时，随机选择一条卡车路径，将该卡车停靠点随机插入至该卡车路径中，并利用下式，将聚类至卡车停靠点中的所有客户点对应的卡车编号修改为新的卡车编号，并重新基于卡车路径生成满足约束条件的无人机路径： ；其中，表示客户点是由卡车上的无人机来访问的，表示卡车，表示聚类至卡车停靠点中的客户点，表示被聚类到卡车停靠点的客户点集合；当从当前解中选择的点为客户点时，从客户点集合中随机选择一个客户点，利用下式，为该客户重新选择一个位于无人机最大飞行路径范围内的卡车停靠点，更新该客户点所对应的卡车停靠点，并根据聚类结果，重新生成卡车路径和无人机路径； ；其中，表示被聚类到卡车停靠点的客户点集合；根据当前解，利用起飞点或降落点修改策略得到新解，重新生成卡车路径和无人机路径，其具体为：随机选择一条无人机路径，利用下式，将无人机路径对应到的第一个客户点聚类至卡车停靠点，对卡车停靠点进行修改，并根据聚类结果，重新生成卡车路径和无人机路径： ；随机选择一条无人机路径，利用下式，将无人机路径对应的最后一个客户点cj聚类至卡车停靠点，对卡车停靠点进行修改，并根据聚类结果，重新生成卡车路径和无人机路径： ；根据当前解，利用迭代优化策略得到新解，重新生成卡车路径和无人机路径，其具体为：从当前卡车路径中移除收益最大的卡车停靠点，并将移除的卡车停靠点添加至移除代价为正的卡车停靠点集合中，利用Prim聚类算法，重新为集合中的客户点在卡车停靠点位置集合中重新选择一可行的卡车停靠点，并根据聚类结果，重新生成无人机路径和卡车路径，其中，表示被聚类到卡车停靠点的客户点集合；S5、当新解被接受时，更新当前最优解；所述S5包括以下步骤：S501、利用劣解接受准则，判断新解是否被接受，若是，则更新变量I和当前解，并进入S503，否则，进入S502，其中，劣解接受准则的表达式如下： ；其中，表示可以接收新解的概率，表示新解，表示当前解，表示当前解的目标函数值，表示新解的目标函数值，表示当前的退火温度，I表示邻域结构种类的数量；S502、令变量I的值加一，进入S503；S503、更新当前最优解，并进入S6；S6、当当前解已应用完所有的邻域结构时，进行降温处理，进入S7；S7、输出多卡车多无人机任务分配策略，完成基于改进变邻域下降的多卡车多无人机任务分配。

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